#Anthropic
这篇论文发现大多数大模型判断概率时普遍乐观，只有Anthropic的模型偏悲观，还揭示对齐训练会改变偏差方向，值得AI开发者和伦理研究者关注。
Anthropic提出了在模型训练中期加入宪法性内容来提升对齐持久性，在blackmail任务上降了17.5pp，而且不牺牲MMLU等能力，值得搞对齐的人看看。
Gary Marcus 用具体数字拆穿了 Anthropic 年入 1500 亿美元的夸张说法，点出了中国模型竞争和盈利困境，值得一看。
Anthropic 的 Opus 5 在 Agent Arena 上超过 GPT-5.6，你也能用自己提示词在 agent 模式里测试它。
Matthew Green聊了后量子密码学过渡期和AI做密码分析的可能性，引用Impagliazzo理论，和Anthropic最近的工作关联很强，值得看看。
想比较 Claude Opus 5 和 GPT 5.6 在真实智能体任务上的表现？这份报告用 7000+ 次任务告诉你谁更强、谁更划算。
Claude Opus 5 在 Agent Arena 和代码榜都冲进前三，Max 版更是双榜第一，比 GPT-5.6 还靠前，很强悍。
Deepmind拆掉了AlphaFold团队，近四分之一成员出走，关键作者去了Anthropic。这波人才流动可能改变AI蛋白质预测的格局。
Anthropic 更新了 MCP 协议，去掉了会话绑定，现在 MCP 服务器能上云水平扩展了，serverless 也能跑，做工具链的可以试。
Anthropic 出了 Agent Skills 的开放规范，这篇论文教你用软件工程方法写技能，有 Claude Code 的实操细节，还有和其他机制的选择规则，搞 agent 开发的值得看。
Anthropic让Claude破解加密算法，它找到了两个人类专家都没发现的漏洞，其中一个破解难度降到六千万分之一，比人工方案快200-800倍。
Anthropic让Claude Mythos花60小时和10万美元找密码学漏洞，真找到了HAWK和简化版AES的漏洞，还告诉你AI也会畏难需要人鼓励。
扎克伯格直接点名批评OpenAI和Anthropi的封闭策略，主张开放AI价值，还提出了个性化超级智能的设想，值得一看双方的立场差异。
Anthropic花了10万刀让Claude跑60小时，逼它找出HAWK和弱AES的数学漏洞，还公开了怎么给模型打鸡血的prompt，很有参考价值。
Anthropic 和欧洲几所高校搞了个新基准，专门测大模型破解密码的本事，比单纯看推理能力更有针对性。
如果你做现场部署工程，这场录播把 Factory、Cursor、Anthropic 等公司的 FDE 实战一把讲透了，别错过。
